【摘 要】
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目的 探讨长短期记忆网络与门循环单元（LSTM-GRU）模型对1型糖尿病（T1DM）和2型糖尿病（T2DM）患者低血糖的预警价值。方法 回顾性分析2015年7月至2017年3月于河南省人民医院内分泌科住院期间曾发生低血糖事件的50例糖尿病（DM）患者的临床资料，其中T1DM患者18例，T2DM患者32例。以连续72 h的血糖数据为研究对象，运用Python 3.6运行LSTM-GRU模型，得到15
【基金项目】
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河南省科技攻关计划项目（162102310605）；
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目的 探讨长短期记忆网络与门循环单元（LSTM-GRU）模型对1型糖尿病（T1DM）和2型糖尿病（T2DM）患者低血糖的预警价值。方法 回顾性分析2015年7月至2017年3月于河南省人民医院内分泌科住院期间曾发生低血糖事件的50例糖尿病（DM）患者的临床资料，其中T1DM患者18例，T2DM患者32例。以连续72 h的血糖数据为研究对象，运用Python 3.6运行LSTM-GRU模型，得到15、30、45、60 min的预测血糖值，以均方根误差（RMSE）、平均绝对百分误差（MAPE）及克拉克（Clarke）误差网格分析评价模型预测性能。采用灵敏度、特异度和准确度评价模型低血糖预警效果，进一步比较模型在T1DM和T2DM患者的低血糖预警差异。结果 15 min预测时，LSTM-GRU模型的RMSE、MAPE分别为0.24、2.64;30 min预测时，RMSE、MAPE分别为0.26、2.84;45 min预测时，RMSE、MAPE分别为0.27、2.89;60 min预测时，RMSE、MAPE分别为0.27、2.85。Clarke误差网格分析表明该模型对血糖的预测准确度均满足ISO 15197—2013标准。LSTM-GRU模型在15 min低血糖预警时，T1DM和T2DM患者的灵敏度、特异度、准确度分别为95.54%、98.41%、98.10%,88.82%、99.47%、99.05%;30 min预警时，T1DM和T2DM患者的灵敏度、特异度、准确度分别为94.49%、98.41%、97.98%,87.94%、99.44%、99.01%;45 min预警时，T1DM和T2DM患者的灵敏度、特异度、准确度分别为94.52%、98.49%、98.02%,85.53%、99.48%、98.98%;60 min预警时，T1DM和T2DM患者的灵敏度、特异度、准确度分别为92.78%、98.54%、97.92%,85.15%、99.46%、98.95%。无论在哪个预测时长下，LSTM-GRU模型对T1DM和T2DM患者的低血糖预警效果比较，差异有统计学意义（P＜0.05）。结论 LSTM-GRU模型能有效进行低血糖预警，且对T1DM患者的低血糖预警效果优于T2DM患者。
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